• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.109-119
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• 2021

Self-recovery is a tamper-detection and image recovery methods based on data hiding. It generates two types of data and embeds them into the original image: authentication data for tamper detection and reference data for image recovery. In this paper, a region-based scalable self-recovery (RSS) method is proposed for salient-object images. As the images consist of two main regions, the region of interest (ROI) and the region of non-interest (RONI), the proposed method is aimed at achieving higher reconstruction quality for the ROI. Moreover, tamper tolerability is improved by using scalable recovery. In the RSS method, separate reference data are generated for the ROI and RONI. Initially, two compressed bitstreams at different rates are generated using the embedded zero-block coding source encoder. Subsequently, each bitstream is divided into several parts, which are protected through various redundancy rates, using the Reed-Solomon channel encoder. The proposed method is tested on 10 000 salient-object images from the MSRA database. The results show that the RSS method, compared to related methods, improves reconstruction quality and tamper tolerability by approximately 30% and 15%, respectively.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.86-97
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• 2011

본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.105-111
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• 2018

건축 구조물의 상대적인 변위 계측을 위하여 2메가 픽셀 Full HD(FHD) 해상도의 카메라와 디지털 영상상관(DIC, Digital Image Correlation) 플랫폼을 설계하고, 계측에 영향을 주는 영상 품질을 분석하였다. DIC 플랫폼은 Freescale사의 I.MX6를 기반으로 설계하였다. 영상 상관을 이용한 계측은 영상의 품질에 따라 계측 정밀도에 영향을 줄 수 있는데, 이러한 영상 품질 요인으로 영상의 밝기(brightness), 대조(contrast), 신호대 잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio)를 분석하였다. 관심 영역(ROI, Region Of Interest)으로 설정한 부분에서 추출한 영상을 기준 영상으로 삼고, 일정 시간 경과 후 디지털 영상 상관(DIC)을 이용하여 기준 영상의 이동을 화소 및 부화소 단위로 추적 계산하여 변위를 측정하였다. 더불어 DIC 기반의 비접촉 원격 계측의 유효성을 파악하기 위하여 25m, 35m, 50m의 계측 거리에서, 영상 품질 요인 및 ROI 의 크기를 조정하여 측정을 하고 정밀도를 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.310-319
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• 2016

본 논문에서는 관심영역 분리에 따른 적응적인 움직임 보정에 기초한 효과적인 프레임 율 증가 기법을 제안한다. 기존에 가장 많이 알려진 방법인 확장 양방향 움직임 추정 방법(EBME)의 단점을 극복하기 위해, 제안된 알고리즘은 상호 보완적인 비대칭 영역에 대해 양방향 움직임 추정을 수행한다. 그런 후에, 블록 단위로 움직임이나 변화가 있는 영역을 관심영역으로 분류하고 관심영역의 블록 특성에 따라 움직임 벡터를 세부적으로 보정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 선형적인 움직임에 기초하는 확장 양방향 움직임 추정보다 특히 폐색영역에 대해 효율적인 움직임 추정을 한다. 다양한 테스트 비디오 시퀀스들에 대하여 실험한 결과에 따르면, 제안한 방식은 기존 EBME 대비 평균 0.59dB의 화질 개선을 달성하였음을 보인다.

• 한국양식학회지
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• 제17권3호
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• pp.209-214
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• 2004

Effects of Korean mistletoe, Viscum album coloratum on the non-specific immune responses of Japanese flounder, Paralichthys olivaceus were examined. Flounder were inoculated with mistletoe, Freunds complete adjuvant (FCA), or phosphate-buffered saline (PBS) as a control into their peritoneal cavities. Reactive oxygen intermediate (ROI) products were more enhanced in mistletoe-injected fish kidney phagocytes than in FCA-injected ones. The level of lysozyme activity detected in the serum of fish 4 d after injection with mistletoe was also significantly higher than that found in the serum of the control fish. The appropriate concentration of mistletoe in eliciting the highest level of serum lysozyme activity was 500 $\mu$m/300 g of fish. In phagocytic activity assays, mistletoe-sen-sitized flounder kidney phagocytes captured more yeasts than those of the control fish. Korean mistletoe appeared to be a good activator of the non-specific immune responses of Japanese flounder.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.393-399
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• 2021

본 연구는 다양한 미세먼지 농도 환경의 야간 CCTV 영상을 학습 시켜 영상에 의한 미세먼지 농도 추정에 대한 실험을 진행하였다. 주간 영상의 경우 많은 관련 연구가 존재하였고, 영상의 다양한 텍스쳐와 밝기 정보가 잘 표현되어 학습에 영향을 주는 정보가 뚜렷하다. 하지만 야간 영상의 경우 주간 영상에 비해 담고 있는 정보가 적고 야간 영상만 사용한 연구가 드물다. 따라서 차량과 가로등 같은 광원 때문에 특징이 균일하지 못한 야간 촬영 영상들과 비교적 광원이 일정한 건물 지붕, 건물 벽, 가로등을 ROI로 결합한 실험을 진행하였다. 이후 야간 영상으로 딥러닝 기반 미세먼지 농도 추정이 가능한지 상관도를 주간 실험과 비교 분석하였다. 실험 결과, 지붕 ROI (Region of Interest) 학습한 경우의 결과 값이 가장 높았고, 전체 영상과의 결합 학습모델은 더 향상된 결과를 보여주었다. 전체적으로 R²가 0.9를 상회하여 야간 CCTV 영상으로부터 미세먼지 추정이 가능함을 나타내고 있고, 날씨 자료의 추가 결합 학습은 실험 결과에 크게 영향을 주지 않은 것으로 계산되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3028-3035
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• 2010

본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터 분석, 종료 함수의 종료 조건 $\beta$의 최적값 평가 분석 그리고 교배 방법에 따른 성능 평가 결과를 분석하였으며, 입술 이외의 관심객체 변경에 따른 다른 ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.27-34
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• 2006

본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.

• IMMUNE NETWORK
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• 제8권4호
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• pp.124-129
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• 2008

Background: The immunomodulatory effects of Korean mistletoe (Viscum album Coloratum) on the innate immune responses of eel (Anguilla japonica) were studied. Methods: Mistletoe, Freund’s complete adjuvant (FCA), or phosphate-buffered saline (PBS) as a control was injected into eel peritoneal cavities. Results: Nitroblue tetrazolium (NBT)-positive cells in the head kidney of eel were significantly augmented by the second day post-injection of mistletoe. Reactive oxygen intermediates (ROI) were more produced in mistletoe-injected fish kidney leucocytes than in FCA-injected ones. The level of lysozyme activity in the serum of fish 2 days after injection with mistletoe was also significantly higher than that in the serum of the control fish. The optimal concentration of mistletoe in inducing the highest serum lysozyme activity was revealed to 500${\mu}$g/200 g of fish. In phagocytic activity assay, mistletoe-sensitized eel kidney phagocytes captured more zymosan than did the control fish. Conclusion: Korean mistletoe appeared to be a good activator of the non-specific immune responses of eel.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.373-381
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• 2021

In this paper, we propose a classification model based on convolutional neural network(CNN) for predicting 2-year recurrence in non-small cell lung cancer(NSCLC) patients using preoperative chest CT images. Based on the region of interest(ROI) defined as the tumor internal and external area, the input images consist of an intratumoral patch, a peritumoral patch and a peritumoral texture patch focusing on the texture information of the peritumoral patch. Each patch is trained through AlexNet pretrained on ImageNet to explore the usefulness and performance of various patches. Additionally, ensemble learning of network trained with each patch analyzes the performance of different patch combination. Compared with all results, the ensemble model with intratumoral and peritumoral patches achieved the best performance (ACC=98.28%, Sensitivity=100%, NPV=100%).